信息技术与软件工程杂志
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面向未来的布鲁克斯-艾扬格实时传感算法

拉泰什·库马尔 KJ

这篇文章主要赞扬了布鲁克斯·艾扬格 (Brooks Iyengar) 的混合算法，该算法已有二十年历史，最具影响力，被称为“鲁棒分布式计算和传感算法”。该算法为各种实时操作系统、应用领域和容错方案奠定了基础。该算法的关键贡献主要在于增强了MINIX实时操作系统的特性，算法的混合架构和可扩展性足以利用拜占庭协议和分布式决策过程来应对不可靠的分布式传感器数据方法。本文重点介绍了 MINIX 实时操作系统中最有说服力的长期运行的 Brooks Iyengar 算法的包含和采用，以及它们最近对容错方案的增强。此外，算法的丰富性受到了全球数百万生动类别用户在研究和任务中的好评。最重要的是，该算法有利于 DARPA、开源 - Linux、IT 行业 - Bae Systems 和 BBN 技术、学术界 - 马里兰大学、佐治亚理工学院、普渡大学、克莱姆森大学和威斯康星大学等，以及宾夕法尼亚州立大学应用研究实验室等研究实验室（ ARL)、南加州大学/ISI。此外，算法的可扩展性被证明有利于其他领域，如网络物理系统、机器人合并、高性能计算、软硬件设备和人工智能系统的可靠性。在本文中，我们尝试展示 Brooks-Iyengar 算法在物理世界各个方面的用例和实时部署。最后，算法对实时 MINIX 操作系统的影响。